What you'll learn:
- Temel yapay sinir ağları çalışma şekli ve gerçek hayat problem çözümü
- Python kütüphanelerini kullanarak derin öğrenme modeli tasarlama
- Derin öğrenme modeli tasarlarken dikkat edilmesi gereken adımlar
Yapay zeka alanına giriş yapmak ve "öğrenen" uygulamalar geliştirmek istiyorsanız derin öğrenme yöntemlerini öğrenmek için sizi temelden ileri seviyeye kadar teorik anlatım ve pratik uygulamaları içeren bu kapsamlı "Derin Öğrenmeye Giriş" eğitimime davet ediyorum.
Yapay zeka alanı, makinelerin deneyimle öğrenebileceği ve insan katılımı olmadan beceriler kazanabileceği makine öğrenimini kapsıyor. Derin öğrenme ise, yapay sinir ağlarının ve insan beyninden ilham alan algoritmaların veriden öğrendiği bir makine öğreniminin alt kümesidir. İnsanların tecrübelerinden öğrendiklerine benzer olarak, derin öğrenme algoritması, sonucu iyileştirmek adına her defasında biraz değişiklik yaparak daha iyi bir iş çıkarmaktadır. Derin öğrenme, düşünce gerektiren herhangi bir problem hakkındaki çözümü gerçekleştirebilir.
Her geçen gün üretilen ve 2,6 milyon bayt olarak tahmin edilen veri miktarı oldukça şaşırtıcı. Derin öğrenme algoritmaları, öğrenmek için çok fazla veri gerektirdiğinden, veri oluşturmadaki bu artış, derin öğrenme yeteneklerinin son yıllarda artmasına neden olmuştur. Buna ek olarak, derin öğrenme algoritmaları, yapay zeka (AI) teknolojisinin geliştirilmesi ile birlikte, bugün mevcut olan daha güçlü bilgi işlem gücünden yararlanır.
AI, bir hizmet olarak küçük kuruluşlara yapay zeka teknolojisine erişim ve büyük bir ilk yatırım olmadan derin öğrenme için gereken algoritmaları vermiştir. Derin öğrenme, makinelerin çok çeşitli, yapılandırılmamış ve birbirine bağlı bir veri kümesi kullanırken bile karmaşık sorunları çözmesini sağlamaktadır. Derin öğrenme algoritmaları ne kadar çok öğrenirse, o kadar iyi performans göstermektedir.
